Utilization and validation of the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM): A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: The diagnosis of malnutrition remains a significant challenge despite various published diagnostic criteria. In 2018, the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) published a set of evidence-based criteria as a framework for malnutrition diagnosis in adults. A scoping review was conducted to understand how the GLIM criteria have been used in published literature and compare the reported validation methods to published validation guidance. METHODS: Dialog and Dimensions databases were searched by publication date (January 1, 2019, through January 29, 2021). Data were extracted and mapped to the research objectives. RESULTS: Seventy-nine studies were reviewed; 32% were in patients at least 65 years of age; 67% occurred in hospitals. The majority were cohort studies (61%). Fifty-seven percent employed all 5 GLIM criteria. Regarding phenotypic criteria, 92% used low BMI, and 45% applied anthropometry as a marker for muscle mass, of which 54% used calf circumference. Regarding etiologic criteria, 72% used reduced food intake/assimilation, and 85% applied inflammation/disease burden. Validation of GLIM criteria was described in 77% of publications. CONCLUSIONS: The GLIM criteria have been studied extensively since their publication. Low BMI was the phenotypic criterion used most often, whereas both reduced food intake/assimilation and inflammation/disease burden were frequently employed as the etiologic criteria. However, how the criteria were combined and how validation was conducted were not clear in most studies. Adequately powered, methodologically sound validation studies using the complete GLIM criteria are needed in various patient populations and disease settings to assess validity for the diagnosis of malnutrition.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle